Будущее работы Великобритания Искусственный интеллект
Новый опрос Управления национальной статистики (ONS) показывает, что внедрение ИИ британским бизнесом выросло с 12% до 35% с 2023 года, однако средняя компания использует лишь 1,6 инструмента ИИ. Скотт Поуп из Nexthink утверждает, что разрыв между внедрением и трансформацией заключается в проблеме культуры и прозрачности, а не технологий.
Три года назад примерно каждый восьмой британский бизнес с десятью и более сотрудниками заявлял об использовании искусственного интеллекта; сегодня, по данным Управления национальной статистики, этот показатель составляет примерно один из трех, что означает почти трехкратный рост и отражает то, как быстро ИИ превратился из специализированного инструмента в массовую технологию на рабочем месте. Цифры рисуют убедительную картину расширения.
Они также показывают пределы этого роста. За тот же период средняя компания, внедряющая ИИ, перешла с использования 1,4 технологий ИИ на 1,6 — прирост настолько скромный, что его едва ли можно назвать прогрессом.
Большие языковые модели являются наиболее широко используемой категорией ИИ среди британских предприятий по состоянию на июнь 2026 года: их применяют 18% компаний. Инструменты создания визуального контента заняли второе место с 16%, за ними следуют обработка данных с использованием машинного обучения (12%) и обработка изображений (6%).
Отраслевой охват широк: более половины компаний в сфере информации и связи (58%) сообщили об использовании ИИ, в то время как уровень внедрения в сфере размещения, общественного питания и других трудоемких секторах остается лишь долей от этого числа. Разрыв между цифровыми зрелыми отраслями и остальной экономикой, если и меняется, то только увеличивается.
Скотт Поуп, директор по консалтингу в области ценности в Nexthink, утверждает, что эти цифры отражают структурный сбой в том, как организации подходят к ИИ. «Внедрение ИИ в Великобритании расширяется, но не углубляется, и причина этого кроется как в проблемах культуры, так и в технологиях», — отметил он. «Слишком много компаний рассматривают ИИ как упражнение по сокращению расходов, а не как способ создания реальной ценности, и выход за эти рамки требует изменения мышления».
Данные ONS подтверждают эту точку зрения: согласно отдельным бенчмарк-исследованиям, лишь 4% компаний, использующих ИИ, сообщают о сокращении штата, и только 7% британских организаций реализуют общекорпоративную стратегию использования ИИ. Подавляющее большинство экспериментирует по краям.
Поуп называет дефицит прозрачности главной преградой. «Лидеров сдерживает неопределенность», — сказал он, добавив, что большинство не может ответить на элементарные вопросы о том, как ИИ используется во всей организации, является ли он безопасным или какие инструменты незаметно создают риски.
Эта неопределенность имеет кумулятивный эффект. Не имея данных о том, где ИИ экономит время, а где создает новые проблемы, руководители по умолчанию переходят к консервативным внедрениям, что, в свою очередь, ограничивает базу доказательств для более глубоких инвестиций.
Прирост производительности — наиболее часто упоминаемое преимущество внедрения ИИ, о котором заявляют три четверти или более пользователей в ходе различных опросов. Рост доходов встречается гораздо реже: пока об увеличении выручки сообщают лишь около 12% компаний, использующих ИИ.
Этот разрыв между повышением эффективности и коммерческим эффектом является одной из главных загадок нынешней волны внедрения. Похожие тенденции наблюдаются и по всему ЕС, где общие показатели широкого внедрения маскируют гораздо более узкий круг организаций, извлекающих из своих инвестиций в ИИ измеримую деловую ценность.
Рецепт Поупа сводится к тому, чтобы сделать невидимое видимым. Он утверждает, что «видимость, данные и аналитика превращают эти вопросительные знаки в ответы», показывая руководителям, какие инструменты приносят пользу, а какие создают риски. Когда организации видят, где сотрудники экономят время, а где испытывают трудности, по его словам, они могут «масштабировать те сценарии использования, которые работают, управлять важными рисками и инвестировать с уверенностью».
«В этом разница между консервативным внедрением и трансформационным, — добавил он, — и это разрыв, который наиболее амбициозные организации уже преодолевают».
Британское правительство объявило о выделении 1,3 млрд фунтов стерлингов на план развития аппаратного обеспечения для ИИ и пакета мер по его внедрению на сумму 200 млн фунтов стерлингов в ходе Лондонской технологической недели в июне, включая расширенную программу Bridge AI и программу повышения квалификации, которая, как утверждается, насчитывает 1,7 миллиона завершенных курсов. Политические амбиции значительны.
Изменит ли инвестирование со стороны предложения то, как организации фактически используют уже доступные им инструменты — это другой вопрос. Премьер-министр Стармер призвал Великобританию «перешагнуть» через страхи перед ИИ, однако данные ONS свидетельствуют о том, что главным барьером является не страх, а отсутствие прозрачности и внутренних данных, необходимых для уверенных действий.
Опрос ONS фиксирует 41% компаний, не имеющих преград для внедрения, что звучит воодушевляюще, пока не задумаешься о том, что многие из них уже являются пользователями, проводящими поверхностные внедрения. Свидетельства по всей Европе все больше говорят о том, что переход от использования отдельных инструментов к подлинной трансформации бизнеса требует совершенно иного уровня готовности организации — такого, который не могут обеспечить в одиночку ни схемы финансирования, ни внедрение отдельных продуктов.
Совокупная стоимость британских стартапов в сфере ИИ теперь оценивается в 256 млрд долларов, что составляет 22% инновационной экосистемы страны. У страны есть инфраструктура для экономики искусственного интеллекта, но данные ONS показывают, что самая сложная работа — превращение внедрения в преимущество — в значительной степени еще впереди.
